NumPy 1.14 - numpy.random.choice()

numpy.random.choice




numpy

numpy.random.choice

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

दिए गए 1-डी सरणी से एक यादृच्छिक नमूना बनाता है

संस्करण 1.7.0 में नया।

पैरामीटर:

a : 1-D सरणी-जैसा या int

यदि एक ndarray, एक यादृच्छिक नमूना अपने तत्वों से उत्पन्न होता है। यदि कोई int, यादृच्छिक नमूना उत्पन्न होता है जैसे कि np.arange (a)

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। डिफ़ॉल्ट कोई भी नहीं है, जिस स्थिति में एकल मान लौटाया जाता है।

बदलें : बूलियन, वैकल्पिक

चाहे नमूना प्रतिस्थापन के साथ या उसके बिना हो

p : 1-D सरणी-जैसे, वैकल्पिक

एक में प्रत्येक प्रविष्टि के साथ जुड़े संभावनाएं। यदि नमूना नहीं दिया गया है तो सभी प्रविष्टियों पर एक समान वितरण प्रदान करता है।

यह दिखाता है:

नमूने : एकल आइटम या ndarray

उत्पन्न यादृच्छिक नमूने

जन्म देती है:

ValueError

यदि कोई int और शून्य से कम है, यदि a या p 1-आयामी नहीं है, यदि a एक सरणी-आकार 0 की तरह है, यदि p संभाव्यता का वेक्टर नहीं है, यदि a और p की लंबाई अलग है, या यदि बदलें = गलत और नमूना आकार जनसंख्या के आकार से अधिक है

यह भी देखें

randint , shuffle , permutation

उदाहरण

आकार 3 के np.arange (5) से एक समान यादृच्छिक नमूना उत्पन्न करें:

>>> np.random.choice(5, 3)
array([0, 3, 4])
>>> #This is equivalent to np.random.randint(0,5,3)

आकार 3 के np.arange (5) से एक गैर-समान यादृच्छिक नमूना उत्पन्न करें:

>>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([3, 3, 0])

प्रतिस्थापन के बिना आकार 3 के np.arange (5) से एक समान यादृच्छिक नमूना उत्पन्न करें:

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False)
array([3,1,0])
>>> #This is equivalent to np.random.permutation(np.arange(5))[:3]

प्रतिस्थापन के बिना आकार 3 के np.arange (5) से एक गैर-समान यादृच्छिक नमूना उत्पन्न करें:

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([2, 3, 0])

उपरोक्त में से किसी को भी केवल पूर्णांकों के बजाय एक मनमाना सरणी के साथ दोहराया जा सकता है। उदाहरण के लिए:

>>> aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']
>>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])
array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'],
      dtype='|S11')